Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks

論文の概要: Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06437v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 16:28:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.802899
Title: Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks
Title（参考訳）: 時空間深部ニューラルネットワークを用いた季節火災予測
Authors: Dimitrios Michail, Lefki-Ioanna Panagiotou, Charalampos Davalas, Ioannis Prapas, Spyros Kondylatos, Nikolaos Ioannis Bountos, Ioannis Papoutsis,
Abstract要約: We use SeasFire, a comprehensive global wildfire data with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning。予測分析のために、野火の時間的文脈を捉えた異なるアーキテクチャでディープラーニングモデルを訓練する。本研究は,季節火災予報における深層学習モデルの可能性を示すものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.748450182087935
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With climate change expected to exacerbate fire weather conditions, the accurate anticipation of wildfires on a global scale becomes increasingly crucial for disaster mitigation. In this study, we utilize SeasFire, a comprehensive global wildfire dataset with climate, vegetation, oceanic indices, and human-related variables, to enable seasonal wildfire forecasting with machine learning. For the predictive analysis, we train deep learning models with different architectures that capture the spatio-temporal context leading to wildfires. Our investigation focuses on assessing the effectiveness of these models in predicting the presence of burned areas at varying forecasting time horizons globally, extending up to six months into the future, and on how different spatial or/and temporal context affects the performance of the models. Our findings demonstrate the great potential of deep learning models in seasonal fire forecasting; longer input time-series leads to more robust predictions across varying forecasting horizons, while integrating spatial information to capture wildfire spatio-temporal dynamics boosts performance. Finally, our results hint that in order to enhance performance at longer forecasting horizons, a larger receptive field spatially needs to be considered.
Abstract（参考訳）: 気候変動が気象条件を悪化させると予想されているため、世界規模での山火事の正確な予報は、災害の緩和にますます重要になっている。本研究では,気候,植生,海洋指標,人為的変数を含む総合的な地球規模の山火事データセットであるSeasFireを用いて,機械学習による季節的山火事予報を可能にする。予測分析のために、私たちは異なるアーキテクチャでディープラーニングモデルを訓練し、時空間を捉えて山火事に繋がる。本研究は, これらのモデルの有効性を評価することを目的として, 世界規模での予報時間地平線における焼成地域の存在を予測し, 今後6ヶ月まで延長し, 空間的・時間的条件の違いがモデルの性能に与える影響について検討した。その結果,季節的な火災予報における深層学習モデルの可能性が示され,より長い入力時系列は,様々な予測地平線をまたいでより堅牢な予測を導き,一方,空間情報を統合して山火事時空間動態を捉えることにより,性能が向上することがわかった。最後に, より長い予測地平線における性能を高めるためには, 空間的に大きな受容場を考える必要があることを示唆する。

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